2026 : Le « calendrier » du monde de l'IA a changé, comment les entrepreneurs doivent-ils ajuster leur « algorithme » ?
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2026 : Le « calendrier » du monde de l'IA a changé, comment les entrepreneurs doivent-ils ajuster leur « algorithme » ?
L'année 2025 qui vient de s'écouler sera la pire des cinq prochaines années pour les startups en intelligence artificielle.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Zhang Peng
Début de l'année, parlons un peu des perspectives pour 2026.
Entre l’acquisition de Manus par Meta et les introductions en bourse de Zhipu et Minimax à la Bourse de Hong Kong, ces événements marquants ont sans aucun doute donné un puissant coup de fouet aux entrepreneurs IA du monde entier, confirmant par des investissements concrets les énormes opportunités de cette ère.
Pour ma part, je sens que la longue phase d’attente anxieuse de l’entrepreneuriat IA des trois dernières années est désormais terminée.
Mais pourquoi parler de « traverser le printemps » ? En réalité, comme le stipulent les vingt-quatre anciens termes solaires chinois, chaque période convient à semer des cultures différentes. Si l’apparition de ChatGPT correspondait au « commencement du printemps », après avoir traversé la « pluie » de 2024 et observé le « réveil des insectes » de 2025, 2026 pourrait bien être l’année du « point d’équinoxe du printemps ».
Le rythme des entrepreneurs et des marchés capitalistes vient renforcer ce constat. En 2023, seuls les startups travaillant sur les grands modèles pouvaient lever des fonds en Chine ; en 2024, on a commencé à expérimenter diverses applications superficielles (dites « coquilles »), mais le capital restait globalement prudent, et seuls quelques rares entrepreneurs parvenaient à créer un consensus. En 2025, les applications capables de résoudre des problèmes concrets ont commencé à éclore, et les capitaux chinois se sont progressivement réanimés.
Par exemple, les principaux fonds VC chinois étaient encore très prudents en 2024, mais certains d’entre eux ont réalisé jusqu’à plusieurs dizaines d’investissements en 2025 seulement, donnant l’impression que l’accélérateur était enfoncé à 80 %. Ce phénomène de « pression forte sur l’accélérateur » devient généralisé : le consensus autour des projets d’investissement s’établit désormais beaucoup plus rapidement — les fonds stratégiques commencent tous à concentrer leurs regards sur le matériel IA et à investir rapidement.
En 2026, d’une part, la capacité des grands modèles continuera de s’accélérer ; d’autre part, du point de vue du capital, des événements récents comme l’acquisition de Manus ou les introductions en bourse de Zhipu et Minimax constituent des signaux déclencheurs de chaîne décisionnelle, renforçant nettement la volonté d’« enfoncer complètement l’accélérateur ». Les évolutions technologiques et financières, combinées aux changements du marché et des utilisateurs, montrent clairement que le « terme solaire » est en train de changer.
Alors posons une question directe : en 2026, quels types d’entrepreneurs auront plus de chances de lever des fonds et d’avancer rapidement ?
Du « simple essai intéressant » à une « livraison significative »
Il y a deux ans, un simple prototype impressionnant suffisait peut-être à séduire les utilisateurs ou à lever des fonds. Aujourd’hui, un produit « cool » ne suffit plus. Il doit être véritablement utile, mieux encore, représenter une avancée écrasante par rapport aux générations précédentes, ou redéfinir radicalement une certaine catégorie de produits.
Cela ne se limite pas aux logiciels IA : on le voit aussi clairement dans les produits matériels présentés lors du CES de cette année.
Il y a deux ans, un produit étiqueté « IA » pouvait susciter un grand intérêt simplement grâce à une petite fonctionnalité attrayante. Mais cette année, le vent tourne nettement : personne n’est plus prêt à payer pour une simple « notion d’IA » ou des « fonctions IA » superficielles. Tenter d’utiliser l’IA comme un simple « maquillage » affiché en surface — par exemple, permettre une conversation basique avec une IA ou intégrer quelques fonctions AIGC — aboutira probablement à un échec.
L’industrie et les utilisateurs retrouvent leur rationalité : l’IA ne doit pas être un simple « maquillage » en surface, elle doit constituer la « structure osseuse » qui soutient le produit.
Ce qui enthousiasme aujourd’hui, ce n’est plus tant de savoir si un produit est ou non un « matériel IA », mais plutôt s’il est absolument imbattable dans son scénario d’usage spécifique. Tout repose sur l’intégration efficace de l’IA (même sans recourir à un grand modèle) comme moteur ou capacité fondamentale dans un contexte précis, afin de fournir une expérience utilisateur et une valeur supérieures et nettement meilleures qu’auparavant.
Ces interrogations profondes sur la valeur réelle deviennent désormais le cœur des préoccupations des investisseurs, ainsi que des utilisateurs de plus en plus avertis.
Pour réaliser cette transition d’un rôle décoratif à un rôle structurel, nous devons repenser le point d’entrée du produit et de la technologie IA. Dans ce nouveau « terme solaire », choisir la spécialisation s’avère nettement plus avantageux que l’approche généraliste.
Les produits généralistes offrent aux utilisateurs un champ infini de possibilités, en espérant qu’ils découvriront eux-mêmes comment les exploiter. Mais faute de scénarios clairement définis, la majorité des utilisateurs se perdent, et le produit risque fortement de rater son premier contact.
En revanche, la spécialisation permet de cibler précisément les besoins d’un groupe spécifique, d’aligner dès la conception le développement et la communication sur ces besoins, et de concentrer ressources et efforts pour assurer une « livraison significative ». Grâce à la montée en puissance de l’IA, votre compréhension approfondie du contexte, couplée à une organisation efficace des capacités IA, vous donne davantage de chances de surprendre agréablement l’utilisateur dès le premier usage.
Cette stratégie « spécialisée » vous permet d’établir très tôt une forte fidélisation et une boucle de données fermée, vous offrant souvent un meilleur départ que les plateformes généralistes, tout en gardant la possibilité d’étendre vos activités horizontalement plus tard.
C’est donc maintenant crucial pour l’entrepreneur de se demander : le problème que vous résolvez existe-t-il réellement ? Et votre solution offre-t-elle un avantage décisif ? Ces deux questions sont désormais primordiales.
La ligne allongée qui fait rêver
Bien sûr, plus un scénario est petit et clair, plus son potentiel de croissance semble limité. Pour un développeur indépendant, faire un « premier pas solide » suffit amplement. Mais si vous souhaitez lever des fonds auprès de VC pour construire une entreprise à grande échelle et haut plafond, vous devez vous poser une deuxième question : où se trouve la prolongation future ? Quel est votre objectif ultime ?
Dans mes discussions avec de nombreux investisseurs — et dans mon propre examen de projets —, la capacité actuelle de l’entrepreneur à saisir un créneau précis représente le « plancher », tandis que les potentiels futurs et la scalabilité issus de ce créneau définissent la « hauteur possible du plafond ». Une ligne de prolongation crédible devient alors cruciale.
Cette ligne ne se construit pas en racontant des histoires. Elle est généralement inscrite dès la conception initiale. On peut la décomposer en deux dimensions de réflexion :
1. Ne vous concentrez pas uniquement sur le CA annuel (ARR) ou les volumes de vente : quels actifs de données peuvent émerger dans le « contenant » qu’est votre produit ?
À l’ère de l’IA, si la capacité centrale de votre produit ne s’améliore pas avec l’utilisation des utilisateurs, en quoi diffère-t-il d’un logiciel traditionnel ? Le concept d’ARR, pertinent dans l’ère des logiciels classiques comme indicateur de PMF (Product-Market Fit) dans le SaaS, ne reflète pas adéquatement la valeur à long terme d’un produit IA.
De nombreux entrepreneurs réalisent désormais que tout produit à l’ère de l’IA est fondamentalement un « contenant évolutif » doté de son propre effet de levier. Même la question de « produire son propre modèle » n’est plus vraiment débattue : une entreprise produit suffisamment forte finira inévitablement par posséder son propre modèle, et deviendra donc une « entreprise de modèles ». Mais auparavant, l’une des missions clés consiste à devenir d’abord une « entreprise de données », en construisant une barrière concurrentielle via des données « fraîches » et « vivantes », issues des besoins réels des utilisateurs. Ce cycle d’« auto-renforcement » constitue une source vitale de croissance, permettant de passer de scénarios minces à épais, de faible LTV (valeur vie client) à fort LTV, et ainsi d’augmenter continuellement la valeur commerciale.
2. Votre « chaîne d’approvisionnement » ne doit pas être « plate »
Tant pour le logiciel que pour le matériel, il est temps de repenser sérieusement la chaîne d’approvisionnement. Appeler simplement un grand modèle ou tirer parti de la chaîne d’approvisionnement chinoise pour produire un prototype peut suffire temporairement. Mais pour un vrai produit, la chaîne d’approvisionnement doit être « sobre mais pas simpliste ». Dès le départ, il faut réfléchir à une « construction significative » de cette chaîne : créer des actifs techniques uniques (données annotées dans un domaine, modèles propres, workflows accumulés), ou, une fois assez fort, personnaliser et renforcer rapidement les chaînes d’approvisionnement génériques (comme DJI ou Unitree avec leurs investissements constants dans les moteurs). Plus vous creuserez de profondeur dans votre chaîne d’approvisionnement, moins vous subirez la pression de copies aveugles, et plus vous gagnerez en avance, en temps comme en espace.
Dans une chaîne d’approvisionnement très « plate », vous contrôlez peu d’étapes, et finalement, votre valeur différenciante pourrait se résumer à l’interface UI, au design industriel ID, et à un léger avantage de pionnier. Mais dans une chaîne que vous avez vous-même allongée, vous pouvez créer des « hauteurs ». Par exemple, enrichir la valeur personnalisée grâce à l’accumulation et à l’analyse des données utilisateurs, réduire les coûts d’inférence en réutilisant des workflows spécifiques, ou optimiser l’adéquation entre puissance de calcul, capteurs, optique et modèles locaux… Le produit n’est que la partie visible de l’iceberg ; la chaîne d’approvisionnement que vous construisez vous-même représente la masse immergée, bien plus imposante. Plus cette base sous-marine sera grande, plus la partie émergée pourra s’élever.
Du présent vers le futur, du premier pas à l’objectif final, plus vos choix seront clairs et réfléchis, plus vous exercerez une pression locale intense. Cela signifie aussi une plus grande liberté stratégique.
En 2023, l’entrepreneur pouvait penser « Fonce, c’est tout ! », mais en 2026, la question « Comment bien agir ? » devient une condition préalable essentielle.
GeekPark a publié un article approfondi sur les gènes technologiques fondamentaux de DJI (Analyse approfondie : comment DJI est devenu un nouveau géant du secteur de l’image). À l’époque, Wang Tao avait défini la valeur centrale du drone comme étant une « caméra volante ». Cette définition n’a pas seulement été le point de départ du développement, elle a aussi tracé la direction future, permettant de construire plusieurs chaînes de compétences complexes et profondes — au-delà du contrôle de vol, dans les moteurs, les cardans, l’imagerie, etc. C’est précisément cette ligne de prolongation centrée sur « l’image » qui a façonné le DJI d’aujourd’hui : non seulement le roi absolu du drone, mais aussi un acteur majeur de l’industrie de l’image nouvelle génération, grâce à des produits stars comme le Pocket 3, dont les ventes unitaires dépassent largement celles des drones grand public.
Les grandes réussites entrepreneuriales ressemblent souvent à un « lay-up en trois temps »
Si l’on compare l’entrepreneuriat au basket-ball, le « panier » représente ici la plus grande valeur utilisateur que vous souhaitez créer.
Vous pouvez choisir un « tir à trois points depuis le milieu du terrain », ou un « lay-up en trois temps » : ce sont deux stratégies différentes pour atteindre le même panier.
Le « tir à trois points » consiste à viser un objectif ambitieux dès le départ, en misant tout sur sa réussite. Les entrepreneurs de ce type ont souvent un profil remarquable qui leur permet d’emblée de lever 100 à 200 millions de dollars. Ils ont souvent « un panier entier de ballons » à leur disposition. Si un tir échoue, les capitaux et ressources leur permettent d’en relancer plusieurs autres. Bien sûr, inutile de trop les envier : plus les attentes sont élevées, plus la pression est forte. Chaque parcours a ses difficultés.
Mais pour la majorité des entrepreneurs « ordinaires », vous n’avez peut-être qu’« un seul ballon » en main. Sans marge d’erreur de plusieurs centaines de millions, votre stratégie la plus rationnelle est probablement le « lay-up en trois temps ».
Celui-ci exige, selon les conditions technologiques et ressources disponibles, d’identifier un besoin et un scénario extrêmement solides, de construire une « chaîne d’approvisionnement sobre mais pas simpliste », de façon à ce que chaque produit semble sans barrière, mais en réalité en comporte une haute, que son plafond semble limité, alors que derrière, il s’agit d’une suite continue de percées cumulatives.
Récemment, l’acquisition de Manus a été perçue par beaucoup comme un « tir à trois points », ce qui est une erreur totale. En regardant sur le long terme, le succès de Manus est en réalité un exemple parfait de « lay-up en trois temps ».
Son fondateur, Xiao Hong, n’a pas démarré avec des milliards pour créer directement un agent généraliste. Sa première étape a été Monica, une extension navigateur légère, lui permettant de valider rapidement le PMF à moindre coût, tout en accumulant les véritables besoins des utilisateurs à l’ère de l’IA. Lorsqu’il a constaté que les perspectives de croissance dans ce format étaient limitées, il a franchi audacieusement la deuxième étape : en s’appuyant sur ses acquis, il a lancé Manus, un agent intelligent généraliste, investissant massivement en ingénierie pour allonger et épaissir sa « chaîne d’approvisionnement », reliant les innombrables points de rupture entre les modèles et les applications complexes, et devenant le premier à livrer concrètement la valeur utilisateur d’un agent.
Grâce à cet « avantage du pionnier », les comportements mêmes des utilisateurs (par exemple, leurs tâches les plus fréquentes) ont aidé à recentrer l’architecture générale vers des tâches verticales plus efficacement livrables. En se concentrant, cette « livraison efficace » a attiré davantage d’utilisateurs et de revenus, culminant dans une acquisition au sommet de son élan. Voilà typiquement comment se joue un « lay-up en trois temps ».
Et s’il existait des entrepreneurs bénéficiant naturellement d’une levée de fonds de 100 millions dès le départ, qui choisiraient néanmoins le « lay-up en trois temps » ? Réduire ainsi leurs coûts de financement et leur pression d’exploration, tout en progressant par petites étapes rapides pour se rapprocher du panier et augmenter leurs chances de réussite ?
Bien sûr ! Et ceux-là seraient probablement les plus redoutables.
Il n’existe pas de stratégie entrepreneuriale objectivement parfaite, seulement des stratégies subjectivement adaptées. Le choix de la méthode dépend à la fois de vos atouts internes et du stade technologique et de l’environnement du marché. On peut apprendre de l’histoire, mais celle-ci ne se répète jamais simplement. 2026 ne reproduira peut-être pas l’histoire de Manus, mais de nouveaux récits passionnants naîtront assurément.
Je crois que 2025, tout juste passé, sera l’année la plus difficile des cinq prochaines pour l’entrepreneuriat IA. Selon les différents termes solaires, semez différentes graines, écrivez différentes histoires.
Je vous souhaite, dans cette nouvelle année, de trouver votre propre « panier » et de passer à l’action.
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